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A PrismML lançou o modelo Bonsai 2 27B, que comprime o modelo Qwen3.8 27B para 5,9 gigabytes, mantendo 98% de seus resultados em benchmarks, aproximando a execução de modelos avançados de raciocínio em computadores e, possivelmente, em smartphones de alta especificação. A empresa aposta em pesos ternários para reduzir os requisitos de memória sem uma grande perda de desempenho.
A ITmedia considera que o interesse crescente em executar modelos de linguagem de grande porte localmente não se explica apenas pelas preocupações com a dependência de serviços em nuvem, mas pelo amadurecimento de três elementos: modelos com pesos abertos, hardware e software. A primeira parte da série concentra-se na evolução dos modelos, com destaque para o DeepSeek, o Qwen e outros modelos chineses.